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SAN FRANCISCO, 10 de julio (Reuters) - Contrariamente a la creencia popular, el uso de herramientas de inteligencia artificial de vanguardia ralentizó a los desarrolladores de software experimentados cuando trabajaban con bases de código que conocían, en lugar de potenciar su trabajo, según un nuevo estudio.
La organización sin fines de lucro de investigación en IA METR realizó el estudio exhaustivo sobre un grupo de desarrolladores experimentados a principios de este año mientras usaban Cursor, un popular asistente de programación de IA, para ayudarles a completar tareas en proyectos de código abierto con los que estaban familiarizados.
Antes del estudio, los desarrolladores de código abierto creían que el uso de IA les agilizaría el proceso, estimando que reduciría el tiempo de finalización de las tareas en un 24 %. Incluso después de completar las tareas con IA, creían haber reducido los tiempos de las tareas en un 20 %. Sin embargo, el estudio descubrió que el uso de IA tuvo el efecto contrario: aumentó el tiempo de finalización de las tareas en un 19 %.
Los autores principales del estudio, Joel Becker y Nate Rush, se mostraron sorprendidos por los resultados: antes del estudio, Rush había escrito que esperaba "una aceleración del doble, algo bastante obvio".
Los hallazgos desafían la creencia de que la IA siempre aumenta la productividad de los ingenieros humanos, un factor que ha atraído inversiones sustanciales en empresas que venden productos de IA para facilitar el desarrollo de software.
También se espera que la IA reemplace los puestos de programación de nivel inicial. Dario Amodei, director ejecutivo de Anthropic, declaró recientemente a Axios que la IA podría eliminar la mitad de todos los empleos administrativos de nivel inicial en los próximos uno a cinco años.
La literatura previa sobre mejoras de productividad ha encontrado ganancias significativas: un estudio reveló que el uso de IA aceleró a los programadores en un 56%; otro estudio reveló que los desarrolladores pudieron completar un 26% más de tareas en un tiempo determinado.
Sin embargo, el nuevo estudio de METR muestra que estas ganancias no se aplican a todos los escenarios de desarrollo de software. En particular, este estudio mostró que los desarrolladores experimentados, familiarizados con las peculiaridades y requisitos de las grandes bases de código abierto establecidas, experimentaron una ralentización.
Otros estudios a menudo se basan en puntos de referencia de desarrollo de software para IA, que a veces tergiversan las tareas del mundo real, según los autores del estudio.
La ralentización se debió a que los desarrolladores tuvieron que dedicar tiempo a revisar y corregir las sugerencias de los modelos de IA.
"Al ver los videos, descubrimos que las IA hicieron algunas sugerencias sobre su trabajo, y estas a menudo eran correctas, pero no exactamente lo que se necesitaba", afirmó Becker.
Los autores advirtieron que no esperan que la ralentización se aplique en otros escenarios, como para ingenieros júnior o ingenieros que trabajan con bases de código con las que no están familiarizados.
Aun así, la mayoría de los participantes del estudio, así como los autores del mismo, siguen usando Cursor en la actualidad. Los autores creen que esto se debe a que la IA facilita la experiencia de desarrollo y, a su vez, la hace más agradable, similar a editar un ensayo en lugar de mirar una página en blanco.
"Los desarrolladores tienen objetivos distintos a completar la tarea lo antes posible", afirmó Becker. "Por eso, optan por esta vía que requiere menos esfuerzo".
Fuente:
Reuters
https://www.reuters.com/business/ai-slows-down-some-experienced-software-developers-study-finds-2025-07-10/